[发明专利]一种业务数据的适配方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种业务数据的适配方法及装置，本发明涉及人工智能术领域，方法包括：获取客户数据库中存储的客户的理财数据，理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据客户的理财数据及预设的分组规则对客户进行分组，其中，分组后的客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从产品简介中提取关键词；匹配关键词，得到待推荐产品的适用客户的标签；将适用客户的标签与客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向目标客户批量推荐待推荐产品。本发明实施例提供的技术方案能够解决现有技术中产品推广的精准度低的问题。

【技术领域】

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种业务数据的适配方法及装置。

【背景技术】

目前，银行业务复杂多样，客户群体也复杂多样，对于一种新的金融产品的上市推广时，一般会所有客户逐一推广，这样会使得客户因为推广消息过多而导致屏蔽推广消息。传统的营销方式，没有根据客户的特征进行深入分析和挖掘，不能对客户实现个性化精准营销。因此，如何提高产品推广的精准度成为亟待解决的问题。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种业务数据的适配方法及装置，用以解决现有技术中产品推广的精准度低的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种业务数据的适配方法，所述方法包括：

获取客户数据库中存储的客户的理财数据，所述理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，其中，分组后的所述客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从所述产品简介中提取关键词；匹配所述关键词，得到所述待推荐产品的适用客户的标签；将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品。

进一步地，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，包括：根据所述客户的理财数据确定客户相似度；基于确定的所述客户相似度，采用K-均值聚类算法对所述客户进行分组；根据分组后的所述客户的共性制定预设标签；将所述预设标签与所述客户进行关联。

进一步地，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，还包括：分析所述客户的存款数据，得到所述存款数据中的定期存款、保证金存款、活期存款及理财存款的第一比例；分析所述客户的贷款数据，得到所述贷款数据中的短期贷款、中期贷款及长期贷款的第二比例；分别将所述第一比例及所述第二比例中占比最大的数据所对应的理财方式确认为所述客户的理财倾向；根据所述客户的理财倾向对所述客户进行分组，并将所述理财倾向确认为所述客户的预设标签。

进一步地，在所述将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户之后，所述方法包括：获取所述目标客户所属的行业，并将所述目标客户分为朝阳行业客户、普通行业客户、夕阳行业客户；根据所述目标客户的行业修正所述目标客户的抗风险等级；根据修正后的所述目标客户的抗风险等级筛选所述目标客户，其中，筛选得到的目标客户的抗风险等级大于或等于所述待推荐产品的风险等级；向所述筛选得到的目标客户批量推荐所述待推荐产品。

进一步地，所述向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品，包括：根据所述目标客户生成客户推荐列表；基于所述客户推荐列表中被选定的目标客户及推荐渠道向所述被选定的目标客户批量推荐所述待推荐产品，其中，所述推荐渠道包括短信、电话、邮箱或APP推送中的至少一种；判断每个所述被选定的目标客户是否推荐成功；若否，生成提醒信息至预设的客户管理员。

进一步地，在所述向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品之后，所述方法包括：获取所述目标客户关于所述待推荐产品的浏览次数；根据所述浏览次数，分析所述目标客户的理财意向；输出所述目标客户的理财意向至预设的客户管理员，以使得所述客户管理员能够根据所述理财意向调整所述目标客户所关联的预设标签。